采用自適應(yīng)全局亮度補(bǔ)償?shù)囊归g去霧算法

陳志恒，嚴(yán)利民，張競(jìng)陽(yáng)

〈圖像處理與仿真〉

采用自適應(yīng)全局亮度補(bǔ)償?shù)囊归g去霧算法

陳志恒，嚴(yán)利民，張競(jìng)陽(yáng)

（上海大學(xué) 微電子研究與開(kāi)發(fā)中心，上海 200444）

針對(duì)夜間霧霾天氣情況下還原的去霧圖像存在顏色失真、紋理?yè)p失嚴(yán)重、去霧效果差等問(wèn)題，本文提出了一種夜間去霧算法，采用自適應(yīng)全局亮度補(bǔ)償、同態(tài)濾波、限制對(duì)比度自適應(yīng)直方圖均衡化算法以及聯(lián)合雙邊濾波對(duì)降質(zhì)圖像進(jìn)行處理，結(jié)合大氣散射模型得到還原的去霧圖像。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該算法的夜間去霧效果好、處理速度快，較對(duì)比算法在對(duì)比度、平均梯度以及信息熵上均有改善，有效減少了還原圖像的顏色失真、紋理?yè)p失。

夜間去霧；自適應(yīng)全局亮度補(bǔ)償；同態(tài)濾波；限制對(duì)比度自適應(yīng)直方圖均衡化算法；聯(lián)合雙邊濾波

0 引言

在霧霾等天氣情況下，城市監(jiān)控系統(tǒng)所獲取圖像、視頻往往存在能見(jiàn)度低、對(duì)比度差等問(wèn)題，嚴(yán)重影響了城市的交通安全以及市民的生產(chǎn)生活。隨著去霧技術(shù)的快速發(fā)展，有關(guān)白天去霧算法的研究已日臻成熟，但對(duì)夜間霧霾條件下去霧算法的研究相對(duì)較少。因此，如何在夜間霧霾條件下對(duì)降質(zhì)圖像進(jìn)行有效去霧，具有一定的理論研究意義和社會(huì)應(yīng)用價(jià)值[1-4]。

目前，針對(duì)白天單幅降質(zhì)圖像的去霧算法研究已取得了很大的進(jìn)展，這些算法大致可分為兩類(lèi)：一類(lèi)是基于圖像增強(qiáng)的去霧算法，如基于單尺度Retinex的霧天圖像去霧算法，該算法通過(guò)自適應(yīng)調(diào)節(jié)雙曲正切函數(shù)增強(qiáng)降質(zhì)圖像從而實(shí)現(xiàn)去霧，具有一定的去霧效果[5]；另一類(lèi)是基于圖像復(fù)原的去霧算法，He在暗通道先驗(yàn)理論的基礎(chǔ)上，結(jié)合大氣散射模型實(shí)現(xiàn)降質(zhì)圖像的有效去霧[6-7]。對(duì)比白天與夜間的降質(zhì)圖像可知，白天降質(zhì)圖像為面光源成像結(jié)果，光照充足，而夜間降質(zhì)圖像的成像光源多為汽車(chē)車(chē)燈以及路燈等點(diǎn)光源，該光照條件只能保證受到光照且存在反射的區(qū)域被有效拍攝并成像，而這些光源所覆蓋的降質(zhì)區(qū)域即為夜間去霧的主要對(duì)象，記作待去霧區(qū)域。該區(qū)域往往存在光源近點(diǎn)光照過(guò)強(qiáng)所導(dǎo)致的光暈干擾，以及光源遠(yuǎn)點(diǎn)光照過(guò)弱所導(dǎo)致的過(guò)暗干擾，直接采用面向白天的去霧算法處理夜間降質(zhì)圖像，因環(huán)境亮度分布不均勻等因素，去霧效果往往不甚理想。針對(duì)夜間降質(zhì)圖像的特點(diǎn)，Xu提出了一種基于全尺度Retinex算法的夜間去霧方法，通過(guò)將透射率映射為環(huán)繞函數(shù)求取其有效估計(jì)，然后結(jié)合夜間去霧模型實(shí)現(xiàn)去霧，該方法有效提高了去霧圖像的對(duì)比度、亮度，具備較好的可視性，但在紋理保持上可做進(jìn)一步改進(jìn)[8]；而Ding則提出了一種基于Retinex和對(duì)比度約束的夜間去霧算法，通過(guò)約束函數(shù)求取降質(zhì)圖像的透射率，并利用引導(dǎo)濾波對(duì)其進(jìn)行細(xì)化處理，然后結(jié)合夜間去霧模型實(shí)現(xiàn)去霧，該方法去霧效果明顯、保邊性強(qiáng)，但在顏色保持上有待進(jìn)一步改善[9]。

針對(duì)現(xiàn)有夜間去霧算法存在的顏色失真、紋理?yè)p失嚴(yán)重、去霧效果差等缺陷，本文在He的暗通道理論去霧算法基礎(chǔ)上，提出了一種自適應(yīng)全局亮度補(bǔ)償（adaptive global brightness compensation, AGBC）的夜間圖像去霧算法，通過(guò)自適應(yīng)調(diào)制夜間降質(zhì)圖像的全局亮度，提高夜間降質(zhì)圖像待去霧區(qū)域的可視度，并采用改進(jìn)的透射率獲取方式以及降質(zhì)圖像還原模型，最終實(shí)現(xiàn)夜間降質(zhì)圖像的有效去霧。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法去霧效果好、保邊性好、處理速度快，有效減少了還原圖像的顏色失真。

1 暗通道先驗(yàn)理論去霧算法

在圖像去霧方法中，McCartney提出的大氣散射模型得到了廣泛應(yīng)用[10]，其數(shù)學(xué)模型為：

式中：和分別對(duì)應(yīng)圖像的橫縱坐標(biāo)；(,)表示降質(zhì)圖像；(,)表示還原的去霧圖像；(,)表示降質(zhì)圖像的透射率分布圖；表示大氣光值。其中，(,)(,)是入射光的直接衰減項(xiàng)，[1－(,)]是大氣光項(xiàng)。推導(dǎo)公式(1)，可得透射率(,)的數(shù)學(xué)表達(dá)式為：

He通過(guò)統(tǒng)計(jì)分析發(fā)現(xiàn)，在去霧圖像的暗通道中，86%以上像素值集中分布在0～16的灰度之間，結(jié)合概率統(tǒng)計(jì)學(xué)知識(shí)，He提出了暗通道先驗(yàn)理論：在圖像的非天空區(qū)域中，至少存在一個(gè)顏色通道下的像素值趨向于0，其數(shù)學(xué)表達(dá)式為：

式中：c(,)分別對(duì)應(yīng)去霧圖像(,)在R、G、B顏色通道下各自灰度值；(,)表示濾波窗口值大??；dark(,)表示去霧圖像(,)的暗通道圖像。這里假設(shè)大氣光值已知，再結(jié)合暗通道先驗(yàn)理論，即可得到透射率(,)的數(shù)學(xué)表達(dá)式為：

式中：參數(shù)是為了保持去霧圖像(,)的視覺(jué)景深真實(shí)感而保留少量霧氣的權(quán)值系數(shù)，本文取作0.95；dark(,)是降質(zhì)圖像(,)的暗通道圖像；是大氣光值，通常取作降質(zhì)圖像(,)中像素值降序排列前0.1%的平均像素值。

已知透射率(,)和大氣光值情況下，根據(jù)公式(1)的變型公式(5)即可還原降質(zhì)圖像：

在面向白天降質(zhì)圖像的實(shí)驗(yàn)中，該算法的去霧效果較好，但當(dāng)實(shí)驗(yàn)對(duì)象變?yōu)橐归g降質(zhì)圖像時(shí)，由于降質(zhì)區(qū)域的環(huán)境亮度分布不均勻等因素，該算法的去霧效果不佳，具有一定的算法局限性。

2 本文去霧算法

為解決目前夜間去霧算法存在的顏色失真、紋理?yè)p失嚴(yán)重、去霧效果差等問(wèn)題，本文基于He的暗通道先驗(yàn)去霧算法，提出了一種自適應(yīng)全局亮度補(bǔ)償?shù)囊归g圖像去霧算法。算法流程為：首先，對(duì)降質(zhì)圖像(,)進(jìn)行自適應(yīng)全局亮度補(bǔ)償，得到補(bǔ)償圖像￠(,)；再以補(bǔ)償圖像￠(,)為處理對(duì)象，利用同態(tài)濾波（homomorphic filtering, HF）和限制對(duì)比度自適應(yīng)直方圖均衡化（contrast limited adaptive histogram- equalization, CLAHE）算法獲取偽去霧圖像￠(,)[11]；然后，利用大氣光值估計(jì)圖(,)和偽去霧圖像￠(,)結(jié)合改進(jìn)的透射率公式獲取粗透射率￠(,)，并使用聯(lián)合雙邊濾波對(duì)其進(jìn)行紋理細(xì)化處理，從而獲取精細(xì)化透射率′′(,)；最后，結(jié)合大氣散射模型，還原得到夜間去霧圖像(,)。算法實(shí)現(xiàn)過(guò)程如圖1所示。

2.1 自適應(yīng)全局亮度補(bǔ)償

圖1 本文算法實(shí)現(xiàn)過(guò)程效果

圖2 自適應(yīng)全局亮度補(bǔ)償流程圖

式中：￠V(,)表示進(jìn)行了亮度均衡化后的亮度圖像。此時(shí)，亮度圖像￠V(,)的亮度分布更為均勻，但還需進(jìn)行自適應(yīng)亮度調(diào)制，調(diào)制參數(shù)獲取方式為：

式中：是自適應(yīng)亮度調(diào)制參數(shù)；,y()表示邊長(zhǎng)為×的最大值濾波窗口。根據(jù)公式(8)所得的參數(shù)即可完成亮度圖像￠V(,)的自適應(yīng)亮度調(diào)制：

式中：2V(,)即為最終的調(diào)制結(jié)果。再將亮度通道2V(,)與色調(diào)通道H(,)、飽和度通道S(,)融合轉(zhuǎn)換至RGB顏色模型，即可獲得自適應(yīng)全局亮度調(diào)制后的補(bǔ)償圖像′(,)。

2.2 透射率的獲取

已知還原圖像顏色失真多由透射率估計(jì)不精確所引起，為有效降低還原圖像顏色失真，本文在He的透射率估計(jì)方法基礎(chǔ)上引入了偽去霧圖像作為調(diào)制參數(shù)。同態(tài)濾波屬于圖像增強(qiáng)算法，易于實(shí)現(xiàn)且耗時(shí)少；CLAHE算法可以有效改善圖像質(zhì)量，減少圖像顏色失真。因此本文利用同態(tài)濾波、CLAHE算法對(duì)補(bǔ)償圖像′(,)進(jìn)行處理，從而獲得偽去霧圖像′(,)。同時(shí)由于夜間圖像多為點(diǎn)光源的照射結(jié)果，為更精確地估算夜間降質(zhì)環(huán)境下的大氣光分布，本文利用公式(10)獲取降質(zhì)圖像的大氣光估計(jì)圖(,)，以取代大氣光值進(jìn)行透射率的估計(jì)。最終改進(jìn)后的透射率求取公式如(11)所示：

式中：′(,)表示粗透射率；(,)表示大氣光估計(jì)圖，通常取作補(bǔ)償圖像′(,)中像素值降序排列前0.1%的平均像素值。此時(shí)的粗透射率′(,)邊緣損失嚴(yán)重，仍不適合后續(xù)去霧處理。由于聯(lián)合雙邊濾波具備細(xì)化圖像紋理、降低圖像噪聲的作用，本文使用其對(duì)粗透射率′(,)進(jìn)行進(jìn)一步的精細(xì)化處理[12-13]，處理流程如圖3所示，最終獲得精細(xì)化透射率′′(,)。

2.3 還原圖像

根據(jù)獲得的精細(xì)化透射率′′(,)和大氣光估計(jì)圖(,)，即可結(jié)合暗通道先驗(yàn)理論和大氣散射模型還原補(bǔ)償圖像′(,)：

式中：(,)表示還原的夜間去霧圖像；0是為了防止′′(,)為0時(shí)引起的數(shù)學(xué)計(jì)算錯(cuò)誤而添加的透射率限制參數(shù)，本文取作0.1。

3 實(shí)驗(yàn)分析與比較

本文算法的所有實(shí)驗(yàn)均在CPU為Intel(R) Core i7-9700K @3.60GHz、內(nèi)存為16GB、操作系統(tǒng)為Windows 10的計(jì)算機(jī)上運(yùn)行所得，開(kāi)發(fā)語(yǔ)言為C＋＋，開(kāi)發(fā)平臺(tái)為Visual Studio 2019。根據(jù)參考文獻(xiàn)[13]，本文算法中濾波尺寸取作7。實(shí)驗(yàn)所用的夜間降質(zhì)圖像來(lái)自重度霧霾下的北京長(zhǎng)安街夜景實(shí)拍。

為驗(yàn)證本文算法的去霧效果和處理速度，本文將從視覺(jué)效果和客觀對(duì)比兩個(gè)角度進(jìn)行實(shí)驗(yàn)對(duì)比，本文采用的對(duì)比算法均為經(jīng)典去霧算法。

3.1 視覺(jué)效果

本文以重度霧霾下的北京長(zhǎng)安街夜景實(shí)拍等夜間降質(zhì)圖像建立降質(zhì)圖庫(kù)，并從中隨機(jī)選取了4幅具有代表性的夜間降質(zhì)圖像，分別采用不同去霧算法對(duì)其進(jìn)行去霧處理，實(shí)驗(yàn)結(jié)果如圖4所示：圖4(a)為夜間降質(zhì)圖像；圖4(b)為He的暗通道先驗(yàn)理論改進(jìn)型去霧算法的去霧結(jié)果[14]，觀察可知，直接將白天去霧算法用于夜間降質(zhì)圖像去霧，去霧效果不甚理想，同時(shí)恢復(fù)的圖像場(chǎng)景較暗、圖像信息丟失嚴(yán)重；圖4(c)為基于全尺度Retinex理論的夜間去霧算法的去霧結(jié)果[8]，觀察可知，該算法可有效去霧，但恢復(fù)場(chǎng)景亮度偏暗、紋理存在一定損失；圖4(d)為針對(duì)多光源夜間降質(zhì)圖像去霧算法的去霧結(jié)果[15]，觀察可知，該算法可以有效去霧，但還原的去霧圖像顏色偏向冷暗，不適宜人眼觀察；圖4(e)為本文算法的去霧結(jié)果，與對(duì)比算法比較，本文算法對(duì)光源有效覆蓋的降質(zhì)區(qū)域去霧效果好，且還原的去霧圖像場(chǎng)景明亮，有效減少了還原圖像的顏色失真、紋理?yè)p失。

圖3 透射率獲取流程圖

3.2 客觀評(píng)價(jià)

由于視覺(jué)效果評(píng)價(jià)過(guò)于主觀性，不具備客觀說(shuō)服力，為進(jìn)一步驗(yàn)證本文去霧算法的有效性，本文采用了無(wú)參考客觀評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)對(duì)算法的去霧效果進(jìn)行評(píng)價(jià)?？陀^評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)包括圖像的對(duì)比度（contrast）、平均梯度（mean gradients）、信息熵（entropy）以及運(yùn)行時(shí)間。對(duì)比度反應(yīng)了一幅圖像內(nèi)的灰度反差程度，值越大去霧效果越好；平均梯度代表圖像中的紋理細(xì)節(jié)信息，值越大說(shuō)明去霧圖像越清晰；信息熵描述了圖像的目標(biāo)特征信息量，值越大說(shuō)明去霧圖像的目標(biāo)信息量越多。圖4實(shí)驗(yàn)結(jié)果的客觀對(duì)比如表1所示，對(duì)比降質(zhì)圖像與參考文獻(xiàn)[14]的去霧結(jié)果可知，直接將白天的去霧算法應(yīng)用于夜間降質(zhì)場(chǎng)景，最終的去霧效果不甚理想，去霧圖像的各項(xiàng)客觀指標(biāo)較降質(zhì)圖像均出現(xiàn)一定下降，這與視覺(jué)效果中主觀評(píng)價(jià)得出的結(jié)論一致；本文算法同參考文獻(xiàn)[8]、[15]相比，對(duì)比度提升了28.74%，平均梯度提升了27.15%，信息熵提升了5.61%，同時(shí)在處理速度上也做到了一定程度的改善，該實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，本文算法能夠?qū)Τ鞘薪值赖囊归g降質(zhì)場(chǎng)景進(jìn)行有效去霧，且去霧圖像的對(duì)比度高、清晰度好、顏色失真少，去霧圖像的紋理細(xì)節(jié)也得到了較好的保留。

表1 幾種客觀評(píng)價(jià)結(jié)果的比較

4 結(jié)束語(yǔ)

為有效解決當(dāng)前夜間去霧算法還原結(jié)果存在的顏色失真、紋理?yè)p失嚴(yán)重、去霧效果差等問(wèn)題，本文提出了一種基于自適應(yīng)全局亮度補(bǔ)償?shù)囊归g去霧算法。通過(guò)對(duì)降質(zhì)圖像進(jìn)行自適應(yīng)全局亮度補(bǔ)償，獲取補(bǔ)償圖像，再以補(bǔ)償圖像為對(duì)象，利用同態(tài)濾波、限制對(duì)比度自適應(yīng)直方圖均衡化算法、聯(lián)合雙邊濾波獲取精細(xì)化透射率，并結(jié)合大氣散射模型對(duì)降質(zhì)圖像進(jìn)行還原。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法的夜間去霧效果好、處理速度快，較對(duì)比算法在對(duì)比度、平均梯度以及信息熵上均有明顯提高，有效減少了還原圖像的顏色失真、紋理?yè)p失，可應(yīng)用于城市街道的夜間降質(zhì)圖像去霧。但本文算法仍存在不足，對(duì)微弱光源的夜間圖像去霧效果有待改進(jìn)。

[1] ZHANG Jing, CAO Yang, FANG Shuai, et al. Fast haze removal for nighttime image using maximum reflectance prior[C]//, 2017: 7418-7426.

[2] 董浩偉, 陳潔. 一種基于大氣散射模型和Retinex的紅外圖像去霧算法[J]. 紅外技術(shù), 2019, 41(4): 347-356.

DONG Haowei, CHEN Jie. Infrared image defogging algorithm based on atmospheric scattering model and Retinex[J]., 2019, 41(4): 347-356.

[3] YU Teng, SONG Kang, MIAO Pu, et al. Nighttime single image dehazing via pixel-wise alpha blending[J]., 2019, 7: 114619-114630.

[4] 陸士猛, 劉昌錦. 無(wú)人機(jī)偵察圖像快速去霧算法[J]. 紅外技術(shù), 2015, 37(10): 847-851.

LU Shimeng, LIU Changjin. The fast haze removal algorithm for UAV reconnaissance image[J]., 2015, 37(10): 847-851.

[5] 黃黎紅. 一種基于單尺度Retinex的霧天降質(zhì)圖像增強(qiáng)新算法[J]. 應(yīng)用光學(xué), 2010, 31(5): 728-733.

HUANG Lihong. Fog-degraded image enhancement based on single- scale Retinex[J]., 2010, 31(5): 728-733.

[6] HE K, SUN J, TANG X. Single image haze removal using dark channel prior[J]., 2010, 33(12): 2341-2353.

[7] HE K, SUN J, TANG X. Guided image filtering[J]., 2012, 35(6): 1397-1409.

[8] 徐興貴, 楊平, 劉永利. 基于全尺度Retinex算法的夜間圖像去霧[J]. 微電子學(xué)與計(jì)算機(jī), 2017, 34(7): 132-136 XU Xinggui, YANG Ping, LIU Yongli. Night image dehazing based on full-scale Retinex algorithm[J]., 2017, 34(7): 132-136.

[9] 丁雪梅, 李為相, 毛祥宇. 基于Retinex和對(duì)比度約束的夜間去霧[J]. 計(jì)算機(jī)工程與設(shè)計(jì),, 2018, 39(9): 2856-2860.

DING Xuemei, LI Weixiang, MAO Xiangyu. Night dehazing based on Retinex and contrast constraint[J]., 2018, 39(9): 2856-2860.

[10] Srinivasa G Narasimhan, Shree K Nayar. Vision and the atmosphere[J]., 2002, 48(3): 233-254.

[11] 李煉, 李維嘉, 吳耀中. 基于紅色暗通道先驗(yàn)理論與CLAHE算法的水下圖像增強(qiáng)算法[J]. 中國(guó)艦船研究, 2019, 14(S1): 175-182.

LI Lian, LI Weijia, WU Yaozhong. An underwater image enhancement algorithm based on RDCP and CLAHE[J]., 2002, 48(3): 233-254.

[12] 成寶芝, 張麗麗. 基于雙邊濾波的最優(yōu)波段子空間高光譜異常目標(biāo)檢測(cè)[J]. 液晶與顯示, 2019, 34(9): 897-904.

CHENG Baozhi, ZHANG Lili. Optimal bands subspace anomaly detection for hyperspectral imagery based on bilateral filtering[J]., 2019, 34(9): 897-904.

[13] 楊燕, 李一菲, 岳輝. 一種自適應(yīng)的多級(jí)透射率估計(jì)去霧算法[J]. 光子學(xué)報(bào), 2019, 48(3): 310001.

YANG Yan, LI Yifei, YUE Hui. An adaptive multiscale transmission estimation dehazing algorithm[J]., 2019, 48(3): 310001.

[14] 高強(qiáng), 胡遼林, 陳鑫. 基于暗通道補(bǔ)償與大氣光值改進(jìn)的圖像去霧方法[J]. 激光與光電子學(xué)進(jìn)展, 2020, 57(6): 150-156.

GAO Qiang, HU Liaolin, CHEN Xin. Image dehazing method based on dark channel compensation and improvement of atmospheric light value[J]., 2020, 57(6): 150-156.

[15] LI Y, TAN R T, Brown M S. Nighttime haze removal with glow and multiple light colors[C]//, 2015: 226-234.

Nighttime Dehazing Algorithm with Adaptive Global Brightness Compensation

CHEN Zhiheng，YAN Limin，ZHANG Jingyang

(,,200444,)

To addressthe problems of color distortion, heavy texture loss, and poor dehazing effect in the dehazing images of hazing nights, this studyproposes a night-time dehazing algorithm. Adaptive global brightness compensation, homomorphic filtering, contrast limited adaptive histogram equalization algorithm, and joint bilateral filtering were used to process the hazing images, and the dehazing images were obtained by combining the atmospheric scattering model. The experimental results show that this method has a better night dehazing effect and faster processing speed than the comparison algorithms.The contrast, mean gradients, and entropy are improved, and the color distortion and texture loss are effectively reduced.

nighttime dehazing, adaptive global brightness compensation, homomorphic filtering, contrast limited adaptive histogram equalization algorithm, joint bilateral filtering

TP391

A

1001-8891(2021)10-0954-06

2020-04-26；

2020-05-21.

陳志恒（1994-），男，碩士研究生，研究領(lǐng)域?yàn)橐曨l清洗技術(shù)。

嚴(yán)利民（1971-），男，博士，副教授，研究領(lǐng)域?yàn)榧呻娐吩O(shè)計(jì)及系統(tǒng)集成、新型顯示技術(shù)和計(jì)算機(jī)視覺(jué)。E-mail：yanlm@shu.edu.cn。

國(guó)家自然科學(xué)基金（61674100）。